THE MATRIX OF MAKING INVESTMENT DECISION AT THE COMMERCIAL REAL ESTATE MARKET
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
UDC/УДК 339.13
DOI: 10.17809/04(2015)-20
THE MATRIX OF MAKING INVESTMENT DECISION AT THE
COMMERCIAL REAL ESTATE MARKET
Strelnikova, T. A., Samoylova, V. A.
P. A. Stolypin Volga Region Academy of Administration, Russian Presidential Academy of National Economy
and Public Administration, Saratov, Russia
МАТРИЦА ПРИНЯТИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО РЕШЕНИЯ
НА РЫНКЕ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
Стрельникова Т. А., Самойлова В. А.
Поволжский институт управления им П.А. Столыпина, Российская академия народного хозяйства и го-
сударственной службы при Президенте Российской Федерации, г. Саратов, Россия
The article considers the experience of calculating На практическом примере излагаются алго-
the cost of real estate property. It is made on the ритмы расчета стоимости объекта недвижи-
basis of discounting a perpetual cash flow and on мости по модели дисконтирования денежно-
an “as is” basis. Investing to improvement is also го потока по принципу «как есть» и с учетом
taken into consideration. The key indicators of вложения инвестиций на улучшения. Произ-
making managerial decision in real estate market ведены расчеты системы ключевых показа-
investing: net present value, internal rate of re- телей для принятия управленческого реше-
turn, rate of return on financial management, ния в процессе инвестирования на рынке не-
payback of the investment are calculated. To fas- движимости: чистая приведенная стоимость,
ten justification of the most efficient managerial внутренняя ставка дохода, ставка дохода фи-
decisions, investors are suggested to apply the нансового менеджмента, период окупаемо-
matrix of making decisions on classes of real es- сти инвестиций. С целью ускорения процесса
tate objects and indicators of project quality обоснования наиболее эффективного управ-
evaluation. ленческого решения инвестором предложе-
но применять матрицу принятия решения по
классам объектов недвижимости и показате-
лям оценки качества проекта.
Keywords: Investment; commercial real estate Ключевые слова: инвестирование; коммер-
property; managerial decision; the model of dis- ческая недвижимость; управленческое ре-
counting a perpetual cash flow. шение; модель дисконтирования денежного
потока.
154Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Российский рынок недвижимости является одним из ключевых направлений инвестирования
для граждан и предприятий как один из надежных способов сохранения накопленных денежных
средств на краткосрочную перспективу, а, возможно, их приумножения в обозримом будущем.
При этом для принятия решения об инвестировании свободных денежных средств в коммер-
ческую недвижимость потенциальный собственник должен иметь четкое представление о текущем
состоянии рынка в конкретном регионе и городе, спросе и предложении, среднерыночных ценах про-
дажи и ставках аренды. Только достоверные сведения позволят сделать правильный выбор объекта
недвижимости для вложения своих финансовых накоплений и извлечь максимальную выгоду.
На примере нежилой недвижимости офисного назначения, расположенной в центральных
районах города Саратова, рассмотрим ниже основные параметры доходности, которые могут позво-
лить инвестору принять верное решение об использовании объекта вложения средств.
В первую очередь для такого типа недвижимости как офис имеет значение принадлежность
его к тому или иному классу недвижимости, поскольку данный фактор напрямую влияет на уровень
его рыночной стоимости. Наиболее широкое распространение на практике получила методика опре-
деления класса объектов недвижимости сертифицированного оценщика недвижимости, согласно
требованиям Европейских стандартов, В.А. Вольновой. Приведенная ею краткая классификация по-
зволяет субъектам рынка недвижимости (покупателям и продавцам, риэлторам, девелоперам) опре-
делить класс оцениваемого объекта для подбора объектов сравнения по продаже и аренде из соот-
ветствующего сектора недвижимости [1].
Поскольку данная классификация, принимаемая в качестве базовой, предусматривает внутри
каждого показателя многовариантность выбора критериев, для удобства практического применения
она представлена в форме перечня всех возможных характеристик объектов недвижимости в рамках
одного параметра. Таким образом, получается расширенная версия таблицы с большим количеством
критериев классности при сохранении соответствующего весового показателя.
Для расчета среднерыночной стоимости цены предложения и арендной ставки для офисных
помещений определяем выборку в размере десяти объектов по каждому ценовому показателю и
классу недвижимости. Далее проводится анализ качественных характеристик выбранных объектов
методом балльной оценки для присвоения соответствующего класса недвижимости путем подбора по
каждой характеристике класса недвижимости наиболее подходящего параметра согласно описанию
объекта недвижимости в публичной оферте (объявлении о предложении или аренде) из модифици-
ровано-расширенного списка критериев. Сумма значений присвоенных баллов по каждому параметру
показывает принадлежность данного объекта к определенному классу недвижимости.
Таким образом, сводные таблицы выборки представляют собой сведения об основных цено-
образующих показателях конкретного объекта выборки, а также описание его качественных характе-
ристик на основании базовой классификации офисной недвижимости. Объект выборки офисного по-
мещения класса «А» представлен в таблице 1.
По вышеизложенной методике были проанализированы 80 объектов, попавших в выборку цен
продажи и ставок аренды по основным классам офисной недвижимости – «А», «В», «С» и «D». Дан-
ный подход позволяет не только определить качественные характеристики конкретного объекта, но и
количественно рассчитать сумму баллов для точного определения класса офисной недвижимости.
Преимуществом данной методики является подкрепление имеющихся сведений об объекте выборки
в публичном источнике информации расчетами методом балльной оценки для присвоения соответст-
вующего класса недвижимости. Данные, полученные при формировании выборки, позволяют сфор-
мировать значения среднерыночных величин цен продажи и арендных ставок в разрезе по каждому
классу офисной недвижимости (см. табл. 2).
В качестве объекта исследования для разработки матрицы принятия решения в процессе обос-
нования решения об инвестировании свободных денежных средств выступает нежилое встроенное
помещение офисного назначения, расположенное на первом этаже жилого многоквартирного дома,
анализ качественных характеристик которого позволили отнести его к классу «С» [2, с. 31].
155Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Таблица 1.
Пример характеристики и описания объекта выборки офисного помещения класса А.
Стоимость за 1 кв.м.,
https://www.avito.ru/saratov/kommercheskaya_nedvizhimost/ Источник информа-
Стоимость предло-
Дата предложения
Площадь, кв.м
Класс объекта
Описание объекта недвижимости
жения, руб.
Адрес
руб.
ции
Балл
Характеристика Описание
Местоположение, районы, приближенные к центру; на
транспортная дос- главных магистралях и площадях с 5
тупность удобным подъездом
prodam_pomeschenie_198.9_m_313187460
срок эксплуатации 5-7 лет; высокока-
г.Саратов, ул. Шелковичная, д.11/15
Состояние чественная отделка в отличном или 4
хорошем состоянии
Конструктивно-
помещения не менее 3,0 м; вспомога-
планировочные 4
тельная площадь не более 20%
решения
11.03.2015
15 000 000
75 415
198,9
организованная охраняемая парковка
A
с достаточным количеством мест;
Парковка 4
удобный подъезд к территории пар-
ковки
развернутая инфраструктура центра-
лизованного обеспечения арендато-
ров оргтехникой, средствами связи и
Инфраструктура 5
телекоммуникации, конференц-залы,
средства бытового обслуживания, пи-
тания и отдыха
Итого: 22
В качестве объекта исследования для разработки матрицы принятия решения в процессе обос-
нования решения об инвестировании свободных денежных средств выступает нежилое встроенное
помещение офисного назначения, расположенное на первом этаже жилого многоквартирного дома,
анализ качественных характеристик которого позволили отнести его к классу «С» [2, с. 31].
Основной целью исследования является определение влияния класса объекта недвижимости
на формирование потоков дохода от его эксплуатации (сдачи в аренду), а также обоснование целесо-
образности дополнительного вовлечения финансовых инструментов для перевода (улучшения) дан-
ного объекта в более высокий класс с целью получения потенциально возможной максимальной вы-
годы.
Таблица 2. Среднерыночные значения цен продажи и арендных ставок офисных помеще-
ний,расположенных в центральных, приближенных к центру районах и
локальных центрах города Саратова
Классы
Показатель
А B C D
Выборка цен продаж для данного типа недвижимости,
10 10 10 10
шт.
156Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Минимальное значение цены продажи данного типа
62 914 45 000 30 000 22 727
недвижимости, руб. за кв.м.
Максимальное значение цены продажи данного типа
90 909 61 404 46 875 33 333
недвижимости, руб. за кв.м.
Среднее значение цены продажи данного типа недви-
72 826 54 096 41 204 28 816
жимости, руб. за кв.м.
Выборка арендных ставок для данного типа недвижи-
10 10 10 10
мости, шт.
Минимальное значение арендной ставки данного типа
667 500 364 180
недвижимости, руб. за кв.м. в месяц
Максимальное значение арендной ставки данного ти-
1 200 867 500 390
па недвижимости, руб. за кв.м.
Среднее значение арендной ставки данного типа не-
782 514 445 300
движимости, руб. за кв.м.
Для расчета ключевых показателей оценки привлекательности инвестиций в улучшения иссле-
дуемого объекта недвижимости проводим расчеты его рыночной стоимости методом дисконтирова-
ния денежных потоков по принципу «как есть» (см. табл. 3).
Таблица 3. Модель дисконтирования денежного потока: по классу «С» («как есть»).
1.Темпы изменения элементов денежного потока
Показатель 2015 год 1,046 1,046 1,046 1,046 1,046
2016 год 2017 год 2018 год 2019 год 2020 год
2.Остаточная стоимость здания,
2 300 000 2 283 440 2 266 999 2 250 677 2 234 472 2 218 384
руб.
3.Ставка арендной платы за 1 кв.
445 465 487 509 533 557
м в месяц, руб.
4.Ставка арендной платы за 1
5 340 5 586 5 843 6 111 6 392 6 687
кв.м в год, руб.
5.Площадь помещения, кв.м 106 106 106 106 106 106
6.Потенциальный валовой до-
566 040 592 078 619 313 647 802 677 601 708 770
ход, руб.
7.Амортизационные отчисления,
16 560 16 441 16 322 16 205 16 088 15 972
руб.
8.Коммунальные услуги, руб. 104 400 109 202 114 226 119 480 124 976 130 725
9. Годовой чистый операцион-
359 753 376 301 393 611 411 717 430 656 450 467
ный доход, руб.
10.Чистая прибыль, руб. 287 802 301 041 314 889 329 374 344 525 360 373
11.Чистый доход, руб. 304 362 317 482 331 211 345 579 360 613 376 346
12.Притоки (оттоки), руб. (Для
-2 300 000 317 482 331 211 345 579 360 613 3 270 097
расчета IRR).
13.Притоки, руб. (Для расчета
- 524 089 482 358 444 007 408 755 376 346
FMRR).
14.Притоки (оттоки), руб. (Для
-2 300 000 - - - - 5 129 307
расчета FMRR).
15.Текущая стоимость потока
ПС 268 099 236 188 208 101 183 377 161 609
доходов, руб.
157Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
16.Реверсия, руб. - - - - - 2 893 752
17.Текущая стоимость реверсии,
1 242 626 - - - - -
руб.
18.Текущая стоимость объекта
2 300 000 - - - - -
оценки, руб.
Для перевода объекта исследования из фактического класса недвижимости (класс «С») в класс
«А», необходимо провести соответствующие мероприятия. В данном случае, улучшениями может вы-
ступать более качественная внутренняя отделка нежилого помещения, которая по анализу строитель-
но-монтажных работ офисных помещений в рассматриваемом периоде составила 10 000 руб. за 1
кв.м. [4], что с учетом общей площади объекта (106 кв.м.) составляет дополнительный объем инвести-
ций в размере 1 060 000 руб.
Далее проводятся аналогичные расчеты, но с учетом проведенных дополнительных инвести-
ций на ремонт нежилого помещения, соответствующий уровню класса «А», для выбранного объекта
исследования (см. табл. 4).
Таблица 4 .
Модель дисконтирования денежного потока: с учетом перевода из класса «С» в класс «А»
1.Темпы изменения элементов денежного потока
Показатель 2015 год 1,052 1,052 1,052 1,052 1,052
2016 год 2017 год 2018 год 2019 год 2020 год
2.Остаточная стоимость здания,
2 300 000 2 283 440 2 266 999 2 250 677 2 234 472 2 218 384
руб.
3.Ставка арендной платы за 1 кв.
782 823 865 910 958 1 008
м в месяц, руб.
4.Ставка арендной платы за 1
9 384 9 872 10 385 10 925 11 493 12 091
кв.м в год, руб.
5.Площадь помещения, кв.м 106 106 106 106 106 106
6.Потенциальный валовой до-
994 674 1 046 397 1 100 810 1 158 052 1 218 271 1 281 621
ход, руб.
7.Амортизационные отчисле-
16 560 16 441 16 322 16 205 16 088 15 972
ния, руб.
8.Коммунальные услуги, руб. 104 400 109 829 115 540 121 548 127 868 134 518
9.Годовой чистый операцион-
711 233 748 217 787 124 828 055 871 114 916 412
ный доход, руб.
10.Чистая прибыль, руб. 568 986 598 574 629 700 662 444 696 891 733 129
11.Чистый доход, руб. 585 546 615 014 646 022 678 649 712 979 749 102
12.Притоки (оттоки), руб. (Для
-3 360 000 615 014 646 022 678 649 712 979 3 726 725
расчета IRR).
13.Притоки, руб. (Для расчета
- 1 015 246 940 831 871 943 808 162 749 102
FMRR).
14.Притоки (оттоки), руб. (Для
-3 360 000 - - - - 7 362 907
расчета FMRR).
15.Текущая стоимость потока
ПС 519 712 461 319 409 521 363 568 322 795
доходов, руб.
16.Реверсия, руб. - - - - - 2 977 623
17.Текущая стоимость реверсии,
1 283 085 - - - - -
руб.
18.Текущая стоимость объекта
3 360 000 - - - -
оценки, руб.
158Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Исходные справочные данные для формирования потоков дохода в пятилетнем прогнозном
периоде и алгоритмы расчетов, а также сведения по текущим и прогнозным характеристикам рынка
недвижимости, используемые в расчетах и представленные в выше приведенных таблицах для уни-
версальных офисно-торговых объектов низкого класса и для бизнес-центров класса «А», нами сведены
в таблицу 5.
Таблица 5 .
Пояснения к внутренним расчетам моделей дисконтирования денежного потока.
Величина показателя
и алгоритм расчета
Номер п/п
для универсальных
Название показателя для бизнес- Источник информации
низкоклассных
центров класса
офисно-торговых
«А»
объектов
Ожидаемый среднегодовой рост
Темпы изменения эле-
1 4,6% 5,2% ставок аренды в последующие 5
ментов денежного потока
лет. Табл. 4.2. [5, с.65]
Остаточная стоимость
2 2 300 000 руб. 2 300 000 руб. [2]
здания
3 Ставка арендной платы 445 руб./кв.м. 782 руб./кв.м. [3]
Ставка арендной платы за 445 х 12= 782 х 12=
4 Рынок аренды недвижимости
1 кв.м в год, руб. 5 340 руб. 9 384 руб.
5 Общая площадь, кв.м 106 кв.м. 106 кв.м. Кадастровый паспорт [6]
Потенциальный валовой 5 340х106= 9 384 х106=
6 См. таблицы № 3 и 4 статьи
доход, руб. 566 040 руб. 994 674 руб.
Амортизационные отчис- 1/(150-11) 1/(150-11) Год постройки – 2004 [6].
7
ления х100= 0,72% х100= 0,72% Срок службы - Табл. 1. [7]
8 Коммунальные услуги 104 400 руб. 104 400 руб. Текущие тарифы ЖКУ
Годовой чистый операци- ПВД х (1-0,18) минус коммунальные
9 Табл. 3.1. [5, с.37]
онный доход, руб. платежи
Годовой чистый доход - налог на
10 Чистая прибыль, руб. ст.284 [8]
прибыль (20%)
11 Чистый доход, руб. Чистая прибыль + амортизация См. табл. № 3 и 4 статьи
Притоки (оттоки) для рас-
12 Чистая прибыль + амортизация См. табл. № 3 и 4 статьи
чета IRR, руб.
Финансовая функция БС
Притоки для расчета
13 13,35 % годовых [9, с.69] табличного процессора EXCEL
FMRR, руб.
См. таблицы № 3 и 4 статьи
Притоки для расчета Накопленная денежная сумма к
14 См. таблицы № 3 и 4 статьи
FMRR, руб. концу пятого прогнозного года
Текущая стоимость потока Финансовая функция ПС
15
доходов, руб. табличного процессора EXCEL
Ожидаемый среднегодовой рост
цен объектов недвижимости в по-
16 Реверсия, руб. 4,7% 5,3%
следующие пять лет. Табл. 5.2. [5,
с.86]
Текущая стоимость ревер- Ставка дисконтирования равна Финансовая функция ПС
17
сии, руб. внутренней ставке дохода (IRR) табличного процессора EXCEL
159Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Текущая стоимость объек- Сумма текущих стоимостей дохода
18 См. таблицы № 3 и 4 статьи
та оценки, руб. и текущей стоимости реверсии
Таким образом, проведенные расчеты рыночной стоимости исследуемого объекта недвижи-
мости в рамках метода дисконтирования денежного потока позволяют рассчитать основные экономи-
ческие показатели эффективности вложения инвестиций и построить матрицу принятия решений (см.
табл. 6).
Таблица 6. Матрица значений показателей эффективности вложения инвестиций в разрезе
классов недвижимости офисного назначения, расположенных в центре города Саратова
Параметр
Класс
IRR (%) FMRR (%) CRP (лет) CY (%)
«С» 18.42 17.40 6.97 12.51
«А» 18.34 16.99 5.06 16.93
Включенные в таблицу номер семь параметры имеют следующее содержание: IRR – это внут-
ренняя ставка дохода (internal rate of return); FMRR – ставка дохода финансового менеджмента – finan-
cial management rate of return); CRP - период возврата капитала (capital recovery period); CY - текущая
доходность (current yield) [10, с. 253-260].
Разработанная матрица значений основных экономических показателей эффективности для
принятия управленческого решения о вложении инвестиций в разрезе классов недвижимости нагляд-
но демонстрирует возможности получения финансовой выгоды для потенциального инвестора. При
этом для принятия окончательного решения необходимо определить условие реализации проекта,
которое рассчитывается как разница между внутренней ставкой дохода (IRR) и альтернативной став-
кой дохода инвестора (СС). В качестве альтернативной ставки принимается ставка по рублевым депо-
зитам сроком на один год, которая на дату расчетов равна 13,35% годовых [9, с. 69]. Следовательно,
для исследуемого объекта в модели дисконтирования денежного потока по принципу «как есть» без
учета вложений финансовых средств данное условие выполняется с превышением внутренней ставки
дохода над альтернативной на 5,07%, а при несении инвестиций на перевод нежилого помещения в
класс «А» на 4,99%. По результатам расчетов показателей эффективности вложения инвестиций в те-
кущий момент времени можно сформулировать вывод о нецелесообразности перевода нежилого
помещения из класса «С» в класс «А».
На практике сложилась такая ситуация, в которой участники регионального рынка недвижимо-
сти ориентируются на тенденции, существующие в столичном регионе, а именно в городе Москва,
«слепо» заимствуя решение об инвестициях и переводе офисных объектов низкого класса в классы
«А» и «В» для получения в будущем, с их точки зрения, большей финансовой выгоды. Данное обстоя-
тельство объясняется значительным отличием в доступности аналитической информации о состоянии
рынка коммерческой недвижимости в Москве, и практически отсутствием таковой в небольших ре-
гиональных центрах с более низким уровнем социально-экономического развития, к которым отно-
сится город Саратов.
Для сравнения полученных экономических показателей эффективности вложения инвестиций
в коммерческую недвижимость города Саратова и столичного города были проведены аналогичные
расчеты для офисной недвижимости классов «А» и «С», расположенных в ЦАО города Москвы [11].
Результаты расчетов представлены в таблице 7.
160Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
Таблица 7.
Матрица значений показателей эффективности вложения инвестиций в разрезе по классам не-
движимости офисного назначения, расположенных в ЦАО города Москвы
Параметр
Класс
IRR (%) FMRR (%) CRP (лет) CY (%)
С 10.75 11.02 17.54 4.97
А 19.55 18.21 6.26 13.68
Для объектов недвижимости офисного назначения в городе Москве условие реализации про-
екта по соотношению внутренней ставки дохода и альтернативной в модели «как есть» имеет отрица-
тельное значение, равное (-2,60%), а при вложении дополнительных денежных средств на перевод
нежилого помещения в класс «А» отмечается превышение внутренней ставки дохода над альтерна-
тивной на 6,20%.
Очевидно, что для столичного региона прослеживается совершенно противоположная тенден-
ция, обусловленная в первую очередь более значительным превышением ставки аренды от более
низкого класса к более высокому классу (приблизительно в 2,8 раза), и перевод офисного класса «С» в
класс «А» экономически вполне оправдан.
Проведенное исследование позволяет сделать вывод о том, что на региональном рынке не-
движимости объективно необходимо вести систему непрерывного учета и контроля (мониторинг)
значений показателей эффективности вложения инвестиций в разрезе классов недвижимости. Поэто-
му результаты мониторинга целесообразно оформлять в виде матрицы принятия решения, включаю-
щей в себя значения ключевых показателей эффективности вышеназванных инвестиций.
Список литературы:
1. Вольнова В.А. О краткой классификации недвижимости [Электронный ресурс]. — Режим дос-
тупа: http://www.ocenchik.ru/docs/163.html (дата обращения: 24.02.2015).
2. Квартиры Саратова. №3(863). 28.01.2015. С.31.
3. Интернет-порталы объявлений о продаже и аренды объектов недвижимости [Электронный
ресурс]. — Режим доступа: http://www.avito.ru/, http://kvadrat64.ru/ (дата обращения: 24.02.2015).
4. Интернет-порталы строительно-монтажных организаций [Электронный ресурс]. — Режим
доступа: http://www.sk-afina.ru/pages/rem_pom/remont_ofisov.aspx; http://www.otremontiruem.ru/;
http://www.masters-home.ru/uslugi/remont/ofisov/; http://era-remonta.com/remont-ofisov/;
http://www.masters-home.ru/uslugi/remont/ofisov/ (дата обращения: 24.02.2015).
5. Справочник оценщика недвижимости. Том 2. Текущие и прогнозные характеристики рынка
для доходного подхода. Издание третье. Нижний Новгород. Приволжский центр финансового кон-
салтинга и оценки, 2014. - 190 с.
6. Публичная кадастровая карта - портал услуг // [Электронный ресурс] — Режим доступа:
http://maps.rosreestr.ru/PortalOnline/ (дата обращения: 23.02.2015).
7. Приказ Госстроя СССР от 08.09.1964 N 147 «О введение в действие Положения о проведении
планово-предупредительного ремонта жилых и общественных зданий» // [Электронный ресурс] —
Режим доступа: http://www.bestpravo.ru/sssr/gn-dokumenty/n3n.htm (дата обращения: 24.02.2015).
8. Налоговый Кодекс Российской Федерации. Глава 25 [Электронный ресурс] // Информацион-
но-правовой портала ГАРАНТ. — Режим доступа: http://base.garant.ru/10900200/37/#block_20025 (дата
обращения: 24.02.2015).
9. Фондовый рынок России. Индикаторы // Эксперт. 2015. № 5. 26 января - 1 февраля. С. 69.
161Scientific Research in the 21st Century. Moscow, Russia, 2015
10. Фридман Д., Ордуэй Н. Анализ и оценка приносящей доход недвижимости / Пер. с англ.
М.: «Дело Дтд», 1995. - 480 с.
11. Интернет-порталы объявлений о продаже и аренды объектов недвижимости // [Электрон-
ный ресурс]. — Режим доступа: http://www.office.ru/; http://of.ru/; http://www.bc-rent.ru/;
http://www.avito.ru/ (дата обращения: 24.02.2015).
162Вы также можете почитать
